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一种多方参与数据不共享的网络模型训练方法

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本发明公开了一种多方参与数据不共享的网络模型训练方法，其步骤包括：1)参与数据共享的各参与方利用所选隐私数据集训练各自所选网络模型，分别得到一教师网络模型；2)采用步骤a)～b)对学生网络模型S进行多轮训练，得到最终的公开网络模型M；a)选出一个教师网络模型Ti指导学生网络模型S更新：首先将训练数据Xi输入模型Ti，得到标签在中加入噪声N得到Yi，将Xi输入学生网络模型S，输出S(Xi)；然后最小化S(Xi)与Yi之间的相似距离训练学生网络模型S；b)利用学生网络模型S对公开的未标记数据进行部分标记，然后使用部分标注的数据通过半监督知识蒸馏的方法将学生网络模型S中的知识蒸馏到一公开网络模型M中。

著录项

公开/公告号CN112163238A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-01

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院信息工程研究所;
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申请/专利号CN202010940180.7
发明设计人王伟平;葛仕明;刘博超;李晨钰;
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申请日2020-09-09
分类号G06F21/62(20130101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11200 北京君尚知识产权代理有限公司;
代理人司立彬
地址 100093 北京市海淀区闵庄路甲89号
入库时间 2023-06-19 09:23:00

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-08-16

授权

发明专利权授予

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